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\usepackage{cite}
\begin{document}
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\name{陈少喆}

\basicInfo{
  \email{csz@mail.dlut.edu.cn} \textperiodcentered\ 
  \phone{(+86) 188-4082-2530} \textperiodcentered\ 
  %\linkedin[billryan8]{https://www.linkedin.com/in/billryan8}
}
 
\section{\faGraduationCap\  教育背景}
\datedsubsection{\textbf{大连理工大学}, 大连, 辽宁}{2016 -- 至今}
\textit{在读硕士研究生}\ 计算机科学与技术, 预计 2019 年 6 月毕业
\datedsubsection{\textbf{大连理工大学}, 大连, 辽宁}{2012 -- 2016}
\textit{学士}\ 软件工程

\section{\faUsers\ 项目经历}

\datedsubsection{\textsc{基于LSTM的交互式数字抠图方法}}{}
\fbox{LSTM} \fbox{Tensorflow} \fbox{Reinforcement Learning} \fbox{Visual Attention} \\
\begin{onehalfspacing}
构建了一个基于用户交互的数字抠图方法。该方法利用长短时记忆网络和视觉注意力机制试图在有限的迭代次数中寻找
对抠图而言最有信息量的区域，引导用户快速完成抠图任务。和 state-of-the-art方法相比，提出的方法省去繁复的制作三分图的过程，抠图效果相当，时间减少2/3。
\begin{itemize}
  \item 设计了一个包含CNN，LSTM，FC层的深度神经网络框架；
  \item 使用 Tensorflow 深度学习框架搭建网络，并使用Tensorboard套件进行调参；
  \item 使用增强学习的方法在网络中传导梯度；
  \item 已投稿至人工智能顶级会议 NIPS 2018。
\end{itemize}
\end{onehalfspacing}

\datedsubsection{\textsc{基于笔画的智能抠图方法}}{}
\fbox{Information Flow} \fbox{Markov Chain} \fbox{Deep Propagation} \fbox{Alpha Matting} \\
\begin{onehalfspacing}
创新的提出了一个信息量的衡量标准，每一步为用户推荐当前最有信息的区域以供标记。综合利用马尔科夫链和卷积网络传播用户的标签信息完成抠图。
\begin{itemize}
  \item 将有标签/无标签的区域建模为马尔科夫链中的吸收节点和连接节点，实现标签信息的一阶段近邻传播， 同时综合利用一个浅层的卷积网络分析区域的内在特征完成二阶段的全局传播；
  \item 实现了快速的三分图生成，继而产生高质量的抠图结果，提出的方法可扩展至分割等问题领域；
  \item 拟投稿至多媒体领域重要期刊TMM。
\end{itemize}
\end{onehalfspacing}

\datedsubsection{\textsc{单张图像去雨研究}}{}
\fbox{De-rain} \fbox{ResNet}  \\
\begin{onehalfspacing}
利用残差网络和全卷积神经网络在去除雨纹的同时尽量保持原有图片的文理细节。该方法在真实场景下取得了优异的表现。研究工作正准备CVPR 2019。
\end{onehalfspacing}

\datedsubsection{\textsc{弱光场景下的场景理解研究}}{}
\fbox{Low Light} \fbox{Image Enhancement} \fbox{Scene Understanding} \fbox{Auto-Encoder} \\
\begin{onehalfspacing}
利用自编码网络实现弱光场景的图像增强，继而辅助诸如语义分割、目标检测等场景理解任务。该方法已在街道场景数据集Cityscape、KITTI上取得良好效果。
\end{onehalfspacing}

% Reference Test
%\datedsubsection{\textbf{Paper Title\cite{zaharia2012resilient}}}{May. 2015}
%An xxx optimized for xxx\cite{verma2015large}
%\begin{itemize}
%  \item main contribution
%\end{itemize}

\section{\faCogs\ 专业技能 及英语水平}
% increase linespacing [parsep=0.5ex]
\begin{itemize}[parsep=0.5ex]
  \item 编程语言:  Python > C/C++ == Matlab > PHP==C\#;	
  \item 开发平台: Windows/Linux; \qquad 框架: Matconvnet、Tensorflow
  \item 英语水平: CET6; \qquad\qquad\qquad 参加国际图形学会议（CGI2018）并进行口头报告。
\end{itemize}

%\section{\faHeartO\ 获奖情况}
%\datedline{\textit{第一名}, xxx 比赛}{2013 年6 月}
%\datedline{其他奖项}{2015}

%\section{\faInfo\ 其他}
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%\begin{itemize}[parsep=0.5ex]
%  \item 技术博客: http://blog.yours.me
%  \item GitHub: https://github.com/username
%  \item 语言: 英语 - 熟练(TOEFL xxx)
%\end{itemize}

%% Reference
%\newpage
%\bibliographystyle{IEEETran}
%\bibliography{mycite}
\end{document}
